本文探討了代理AI計劃模式，對於構建複雜的AI任務至關重要。這些模式使AI能夠將大型目標分解為較小的，易於管理的子目標，並適應反饋和變化。我們將研究兩種分解方法：分解優先（穩定環境的預先計劃）和交錯（靈活的，適合動態情況的自適應計劃）。
反應框架結合了推理和行動，以解決問題解決問題。我們還將討論Rewoo，這是一種更有效的體系結構，最大程度地減少了冗余觀測值並確定計劃的動作序列。這樣可以優化複雜的任務完成。
目錄：
代理AI計劃：高級視圖
代理AI計劃模式使用結構化循環：計劃，任務生成，執行和重新啟動。這種迭代過程允許AI根據結果調整其方法，從而提高適應性。關鍵組件包括：計劃（初始策略），任務生成（分解問題），單任務代理（使用React或Rewoo之類的方法執行子目標），重新啟動（根據結果調整）和迭代（重複該過程）。
說明性示例：圖像理解
此示例演示了模式如何在圖像理解中起作用。目標是描述圖像併計數對象。代理將其分解為子目標（對象檢測，分類，字幕生成）。它使用預訓練的模型作為工具，結合結果，並在提出最終答案之前評估其輸出。
任務分解策略
存在兩種方法：分解優先（執行前的完整分解，適合穩定環境）和交錯（同時分解和執行，適應動態環境）。
反應：推理和表演
React將推理和作用結合在一起。模型原因，採取行動，觀察結果，並將其納入其下一個推理步驟。這種迭代過程允許適應和復雜的問題解決。
React實施（OpenAI API和HTTPX）
本節將使用OpenAI API和HTTPX庫詳細介紹代碼，以實現React模式，包括自定義操作（Wikipedia搜索，計算等）。 （為簡潔而省略了代碼示例；有關詳細信息，請參見鏈接的文章）。
與Langchain反應
本節將展示如何使用Langchain和OpenAI的GPT模型來構建工具增強的代理，並集成自定義工具（例如，Web搜索）。 （為簡潔而省略了代碼示例；有關詳細信息，請參見鏈接的文章）。
rewoo：沒有觀察的推理
REWOO通過預先產生完整的計劃來提高效率。計劃者創建計劃，工人執行該計劃，而求解器綜合了最終答案。這減少了冗餘LLM調用。
rewoo vs.基於觀察的推理
與觀察依賴性推理相比，REWOO的結構化方法可降低迅速冗餘，從而提高效率和可擴展性。
rewoo代碼示例（langgraph）
本節將使用langgraph提供一個代碼示例來實現rewoo架構。 （為簡潔而省略了代碼示例；有關詳細信息，請參見鏈接的文章）。包括說明圖。
好處和局限性
代理AI計劃提供了靈活性和適應性，但與更簡單的方法相比，可能是不可預測的且不一致的。
結論
代理AI計劃模式對於構建複雜的AI系統至關重要。 React和Rewoo代表該領域的進步，提高了效率和適應性。
常見問題（簡短省略答案；請參見原始文本）。
此修訂後的輸出可以使用標題和子標題有效地進行重組，以保持原始內容的含義，以更好地可讀性和流程。切記用原始輸入中的實際圖像URL替換佔位符圖像URL。
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